像素值和统计量

像素选择

在MATLAB图像处理工具箱中，有两个函数提供了与图像中指定像素的颜色数据值有关的信息。

pixval函数可以交互显示图像上像素的数据值。它还可以显示两个像素之间的距离。

impixel函数返回选定的一个或一系列像素的数据值。它可以将选定像素的坐标作为输入变量，或者可以用鼠标选择像素。

在使用pixval函数时，首先显示一幅图像，然后输入pixval命令。pixval函数在图像下面输出一个黑色长条，这个黑色长条可以显示鼠标下方像素的坐标值(x, y)和该像素的颜色数据。

如果在图像上拖曳鼠标，则pixval函数还会显示单击点与鼠标光标当前位置之间的距离。pixval函数通过在这些点之连画线来表示它们之间的距离已经测量了。释放鼠标光标时，直线和距离显示消失。

pixval函数即时给出的结果比impixel函数多，但是使用impixel函数可以把结果返回给一个变量，这个变量可以以交互或非交互的方式被调用。如果以无参方式调用impixel函数，则当鼠标光标位于图像上方时，鼠标光标会变成十字形。然后可以单击感兴趣的像素，impixel函数在选择的每个像素上显示一个小的星形。选定以后，按回车键，impixel函数返回选定像素的颜色值，然后星形消失。

impixel函数的使用。

（1）显示图像。

>> imshow Tiantang.bmp

（2）调用impixel函数选择像素点。

>> vals=impixel

（3）在图像上单击一些点来选择像素，最后再双击一次，如图4-1所示。

impixel函数将像素值返回到vals中。

vals =
    40    68    35
   201   210   220
   142   197   186

灰度轮廓

improfile函数用于沿图像中的线段或多义线计算和显示灰度。可以将直线段的端点坐标作为输入变量，也可以用鼠标定义路径。在使用第2种方法时，improfile函数使用插值法来确定路径上等间隔点的值。默认时，improfile函数使用最近邻插值，但是可以指定其他不同的方法。improfile函数用于处理灰度图像和RGB图像时效果最佳。

调用improfile函数并指定一条直线段。

>> I=fitsread('solarspectra.fts');
>> imshow(I,[]);
>> improfile

效果如图4-2所示。其中，直线段的位置用红色表示，从上至下绘制。

improfile函数显示沿直线分布的数据值，如图4-3所示。请注意线形图中的峰和谷是如何与图像上的亮带和黑带相对应的。

图4-2 在图像上绘制一条直线段图 4-3 用线形图表示沿直线分布的数据值

improfile函数用于处理RGB图像显示。使用imshow函数可以在图形窗口中显示图像。调用不带参数的improfile函数，在图像上交互式地跟踪直线段。

>> imshow peppers.png
>> improfile

在生成的图中，用鼠标画出直线段，双击鼠标，终止绘制，结果见图4-4。图中的黑色直线段就是用鼠标画的直线段。

使用improfile函数可以显示沿直线段分布的RGB值的线形图，如图4-5所示。图像中分别包括了红色、绿色和蓝色亮度值的图形。

图4-4 在图像上绘一条直线段 图4-5 沿直线段分布的RGB值的线形图

图形等值线

用imcontour函数可以显示灰度图中数据的等值线图。该函数与MATLAB中的contour函数相似，但它会自动设置坐标轴，使得它们的方向和大小比例与图像匹配。

显示鸟的图像和它的等值线图。

>> I=imread('Bird.bmp');
>> I2=im2bw(I);
>> imshow(I2)
>> figure, imcontour(I2,3)

如图4-6所示，图4-6（a）为鸟的图像，图4-6（b）为等值线图。

（a） （b）

图4-6 图像及其等值线图

可以用clabel函数标注等值线的水平。

图像直方图

图像直方图是一种显示索引图像或灰度图像亮度分布的图形。用imhist函数可以创建图像直方图。该图首先将数据分成n个等间距的条形，每个条形表示一个数据范围，然后计算落在这个范围内像素的个数。

显示一个米粒图像和一个有64个条形的直方图。该直方图显示了一个值为100左右的峰，对应于图像背景中的深灰色。

>> I=imread('rice.png');
>> imshow(I)
>> figure, imhist(I)

结果如图4-7所示。

（a） （b）

图4-7 图像及其直方图

综述统计量

使用mean2、std2和corr2函数可以计算图像的标准统计量。其中mean2和std2函数可以计算矩阵中元素的均值和标准差，corr2函数可以计算两个大小相同的矩阵的相关系数。

区域属性度量

用regionprops函数可以计算图像区域的属性。例如，regionprops函数可以度量诸如面积、质心和包围盒等属性。